20.500.12556/DKUM-74428 Branje in obdelava signalov eeg - pristop s strojnim učenjem diplomsko delo Reading and processing eeg signals - the machine learning approach Diplomska naloga zajema spoznavanje in predstavitev z osnovami EEG-možganskih valov s pomočjo naprave Emotiv Insight. Zajeti EEG-podatki predstavljajo vhodne podatke v modelu strojnega učenja, s pomočjo katerega se je ugotavljalo, kdaj in kje se pojavljajo iskani vzorci. Eksperiment razvite metode zajema podatkov in uporabe modela se je izvedel tako, da se je testni subjekt izpostavil izmenjujočim izbranim slikam, ob tem pa so se z napravo Emotiv Insight zajeli EEG-možganski valovi. Zajeti EEG-podatki so služili kot zbirka podatkov, iz katere se je učil klasifikacijski model umetne nevronske mreže, ki uspešno razpoznava, kdaj je testni subjekt podvržen eni vrsti slik in kdaj drugi. The diploma thesis covers cognition and presentation, with the basics of EEG brain waves using the Emotiv Insight device. The captured EEG data represents the input data into a machine learning model, which was used to determine when and where the required patterns appear. The experiment of the developed method of capturing data and model usage was carried out by exposing the test subject to the alternating selected images and capturing the EEG brain waves with the Emotiv Insight device. The captured EEG data served as a database from which the artificial neural network classification model learnt to successfully recognize when a test subject was exposed to one type of image and when to another. EEG možganski valovi strojno učenje BCI-naprava snemanje podatkov EEG brainwaves machine learning BCI device recording data true true false [S. Pavlič] Slovenski jezik Angleški jezik Diplomsko delo/naloga 2019-08-27 17:56:07 2019-11-13 14:11:24 2022-08-09 09:04:25 2019-12-10 08:04:48 2019 0 Maribor 0 Maribor IV, 52 f. 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 004.383.3:612.82(043.2) 22842134 URN:SI:UM:DK:KAPX9PN8 VS_Pavlic_Saso_2019.pdf VS_Pavlic_Saso_2019.pdf 1 672C78F36CC776DC3A82B08357172F26 30e06e4cc1c31d9b84d7a613bd83249b60c24ad2808005a7a680bf73c6b648a9 ef8a6f45-7c10-11eb-bb7a-00155d0001ca 20.500.12556/dkum/b22acd52-37a5-4816-b31c-7d1731fbf084 https://dk.um.si/Dokument.php?lang=slv&id=137593 Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko 0 0 0